spark交互式编程写一段代码，给定数据（文件路径为"./data01.txt"）求 语文科目的平均成绩是多少？

可以使用以下代码实现：

with open("./data01.txt", "r") as f:
    lines = f.readlines()

grades = []
for line in lines:
    data = line.strip().split()
    grade = float(data[1])
    grades.append(grade)

avg_chinese = sum(grades) / len(grades)
print("语文科目的平均成绩是：", avg_chinese)

请注意，以上代码仅适用于数据文件每行包含两个数据，第一个为学生姓名，第二个为语文成绩的情况，如果数据格式不同，需要做相应的修改。

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spakr-shell实现 给定一组键值对(”Marry”,78),(”John”,89),(”Mike”,92),(”Sam”,69),(”Rose”,77)，键值对中的value表示分数，计算所有同学成绩的平均分。

Spark Shell是一种基于Apache Spark的数据处理环境，它提供了一个交互式的Shell界面，可以方便地编写和运行分布式数据处理任务。要利用Spark Shell来计算这组学生成绩的平均分，首先需要将数据加载到Spark DataFrame中，然后对分数求总和并除以学生数。

以下是步骤概述：

1. **创建SparkSession**: 首先，你需要导入必要的库，并通过`SparkSession.builder`创建一个SparkSession。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder.appName("AverageScore").getOrCreate()

2. **数据输入**: 将键值对转换成一个结构化的数据源，如CSV、JSON或内存中的数据。这里假设数据已经存在，我们可以直接读取进来。

val pairs = spark.read.textFile("path_to_data.txt") // 假设数据文件包含格式"Key,Value"

3. **数据转换**: 使用`explode`函数将每行分割成一行一行，然后用`withColumnRenamed`重命名列名。

val data = pairs.select($"value".as("score"))

4. **计算平均分**: 创建一个新的列来存储累计分数，然后累加并计算平均值。

val totalScores = data.groupBy().sum("score")
val averageScore = totalScores.withColumn("average", $"score"/totalScores.count())

5. **获取结果**: 最后，显示平均分。

averageScore.show()